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データ分析 × 在宅・リモート可のフリーランス案件一覧(全299件)

最終更新日:2025年7月22日

1〜20件目 / 全299件

データ分析リモート案件数の多いエージェント一覧
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データ分析のリモート案件を最も多く保有していたのは、テクフリ(233件)、FLEXY(42件)、ハイパフォコンサル(24件)でした。リモートワークの良い条件の案件は他の方も検討します。まずは最も多くリモート求人を持っているエージェントに登録し、プラス1〜2エージェントに登録しておきましょう。

1
テクフリ
テクフリ

案件数: 233件

公式サイトを見る
2
FLEXY
FLEXY

案件数: 42件

公式サイトを見る
3
ハイパフォコンサル
ハイパフォコンサル

案件数: 24件

公式サイトを見る

複数のエージェントに登録することで、より多くの案件にアクセスできます。

インディバースフリーランスで一括登録する
順位 エージェント名 案件数 公式
🥇
テクフリ テクフリ
233 公式
🥈
FLEXY FLEXY
42 公式
🥉
ハイパフォコンサル ハイパフォコンサル
24 公式

※データ分析に関連する全案件数を集計しています。

順位 エージェント名 リモート案件数 リモート率 公式
🥇
TechCareer Freelance TechCareer Freelance
233
100.0%
公式
🥈
FLEXY(フレキシー) FLEXY(フレキシー)
42
100.0%
公式
🥉
ハイパフォーマーコンサルタント ハイパフォーマーコンサルタント
24
100.0%
公式

※リモートワーク可能なデータ分析案件数を集計しています。リモート率は各エージェントのデータ分析案件全体に対する割合です。

順位 エージェント名 平均単価 案件数 公式
🥇
ハイパフォーマーコンサルタント ハイパフォーマーコンサルタント
121.5 万円 0件 公式
🥈
TechCareer Freelance TechCareer Freelance
86.9 万円 0件 公式
🥉
FLEXY(フレキシー) FLEXY(フレキシー)
81.0 万円 0件 公式

※データ分析案件の月額単価の平均値を集計しています。

求人一覧

【SQL】データ分析集計支援|サービス業

〜550,000 /月
東京都港区 / 溜池山王駅
リモート可
週5
スキル:

営業戦略でのデータ利活用に向けた分析支援(データサイエンティスト)/サービス業

〜1,250,000 /月
東京都港区 / 神谷町駅
フルリモート
週4〜

営業戦略のデータ利活用に向けた分析支援(データサイエンティスト)/サービス業

〜950,000 /月
東京都港区 / 神谷町駅
フルリモート
週4〜

【Snowflake】DWHの設計構築PJ|リモート併用

〜1,400,000 /月
東京都港区 / 神谷町駅
リモート可
週2〜

ネイティブモバイルアプリ開発PJのPdM支援/陸運業

〜1,200,000 /月
フルリモート
フルリモート
週4〜

【データアナリスト】美容医療口コミ/予約サイトユーザーデータ分析・改善提案

〜1,500,000 /月
フルリモート(在宅)
フルリモート
週4〜

健康アプリ領域のデータ分析支援/小売

〜1,450,000 /月
東京都台東区
リモート可
週4〜
スキル:
データ分析 他4件
産業:

健康サービスアプリのデータ分析支援/小売

〜1,450,000 /月
東京都台東区
リモート可
週5
スキル:
データ分析 他3件
産業:

統合DB環境およびデータ分析基盤の構築に係るプロジェクトのPMO支援

〜1,100,000 /月
品川区
リモート可
週5
スキル:
職種:
産業:

GoogleAnalytics4を活用したデータ分析支援 / 保険

〜750,000 /月
東京都千代田区 / フルリモート(在宅)
フルリモート
週3〜
スキル:
産業:

業務アセスメント及び販売計画策定支援/フルリモート

〜1,250,000 /月
フルリモート(在宅)
フルリモート
週2〜
スキル:

大手通信業との新規プロダクトデータの分析業務 |データアナリスト|情報通信事業

〜1,200,000 /月
東京都 九段下
リモート可
週4〜

大手郵便業向けデータ利活用・分析支援

〜1,500,000 /月
東京都千代田区 / 大手町駅
リモート可
週5

大手郵便業向けデータ活用基盤構築PJのPO支援

〜1,200,000 /月
東京都港区 / 大手町駅
リモート可
週5
スキル:

海外市場リサーチ支援/製造業

〜1,100,000 /月
フルリモート(在宅)
フルリモート
週1〜
スキル:
産業:

データ分析基盤運用システムの改善対応支援/製造業

〜1,300,000 /月
基本リモート
フルリモート
週5
スキル:
産業:

データ分析及びBIツール導入支援/製造

〜1,200,000 /月
東京都港区 / 虎ノ門駅
リモート可
週5

通信大手の中期戦略立案支援

〜1,600,000 /月
東京都渋谷区(リモート併用)
リモート可
週5
スキル:

大手製造業の業務効率化に向けたBIデモアプリ開発支援/製造業

〜1,200,000 /月
埼玉県 / フルリモート(在宅) / 和光市駅
フルリモート
週5

大手通信業向けモバイル端末オンラインサイト開発PJ支援/リモート併用

〜1,200,000 /月
東京都港区 / 竹芝駅
リモート可
週5
スキル:
産業:
AI
データ分析のリモートワーク案件について

データ分析のリモートワーク案件は、在宅勤務や一部出社が可能な柔軟な働き方ができる案件です。リモートワークでは、通勤時間の削減や自分の環境で集中して作業できるメリットがあります。

データ分析のリモート案件の月額単価の相場

算出方法: 求人に「データ分析」の記載がある案件を全て抽出し、その報酬額の上限単価を集計しました。(N=299)

データ分析の月額単価の相場を集計したところ、月額単価の中央値は80〜89万円でした。

低単価なデータ分析案件には、以下の特徴があります。

  • 稼働量が少ない場合(月額単価が低い)
  • 経験年数が少ない場合(時間単価が低い)
  • そのスキルの相場が低い(時間単価が低い)
  • エンド直ではなく、中間マージンが多く取られる場合(時間単価が低い)

逆に高単価になる案件は、以下の特徴があります。

  • 稼働量が多い場合(月額単価が高い)
  • 経験年数が多い場合(時間単価が高い)
  • そのスキルの相場が高い場合(時間単価が高い)
  • エンド直で、中間マージンが取られない場合(時間単価が高い)

そのため、データ分析の案件を選ぶには、稼働量が多い案件を選ぶのがおすすめです。

インディバースフリーランスに無料登録すると、複数のフリーランスエージェントに一括登録できるので、おすすめです。

データ分析リモート案件が豊富なエージェントランキング

※エージェントごとの案件数は、インディバースフリーランスのデータベースに登録されているエージェントごとにデータ分析に関連した全案件数を集計しています。(N=299)

データ分析のリモート案件数を調査したところ、最も案件数が多いエージェントは テクフリ で、233件でした。

次に案件数が多いエージェントは FLEXY で、42件でした。

次に案件数が多いエージェントは ハイパフォコンサル で、24件でした。

自分のスキルに合致した求人を選ぶには、とにかく扱う案件数が多いエージェントの求人を選ぶのがおすすめです。

データ分析のリモート案件職種別平均単価

データ分析のリモートワーク案件・求人の職種別の平均単価は、 ①プロジェクトマネージャー:106.2万円、 ②ITコンサルタント:101.8万円、 ③PM:99.8万円、 ④データサイエンティスト:98.1万円、 ⑤機械学習エンジニア:96.7万円、 ⑥コールセンター:96.3万円、 ⑦PMO:95.9万円、 ⑧フルスタックエンジニア:93.7万円、 ⑨プロダクトマネージャー:93.7万円、 ⑩データアナリスト:92.9万円 となっています。(※インディバースフリーランスと連携している求人データ/2025年7月)

データ分析のリモートワーク案件・求人の月額単価が高い職種は ①プロジェクトマネージャー、 ②ITコンサルタント、 ③PM でした。

データ分析のリモート案件業界別平均単価

データ分析のリモートワーク案件・求人の業界別の平均単価は、 ①小売:119.2万円、 ②製薬:112.2万円、 ③ヘルスケア:102.7万円、 ④製造業:101.0万円、 ⑤製造:99.9万円、 ⑥医療:98.6万円、 ⑦クラウド:93.3万円、 ⑧物流:93.1万円、 ⑨物流テック:93.1万円、 ⑩金融:92.6万円 となっています。(※インディバースフリーランスと連携している求人データ/2025年7月)

データ分析のリモートワーク案件・求人の月額単価が高い業界は ①小売、 ②製薬、 ③ヘルスケア でした。

データ分析のリモートワーク案件・求人に参画を希望するフリーランスの方は ①小売、 ②製薬、 ③ヘルスケア を中心に複数の業界の案件を検討するとよいでしょう。

データ分析の常駐案件・リモートワーク案件割合

データ分析のフリーランス案件・求人数のリモートワーク案件・常駐案件の割合を分析するとリモートワーク案件が299件(100.0%)、常駐案件が0件(0.0%)となっています。

したがって、データ分析フリーランス案件・求人に関してはリモートワーク案件が多いことがわかります。

(※インディバースフリーランスと連携している求人データ/2025年7月)

エージェントごとのデータ分析のリモート案件の月額単価相場

データ分析のリモート案件を保有しているフリーランスエージェント別の単価相場は、 ①ハイパフォーマーコンサルタント:121.5万円、 ②TechCareer Freelance:86.9万円、 ③FLEXY(フレキシー):81.0万円 となっています。(※インディバースフリーランス調べ/2025年7月)

データ分析のリモート案件の月額単価が高いフリーランスエージェントは ①ハイパフォーマーコンサルタント、 ②TechCareer Freelance、 ③FLEXY(フレキシー) であることがわかります。

データ分析のリモート案件に参画を希望するフリーランスの方は ①ハイパフォーマーコンサルタント、 ②TechCareer Freelance、 ③FLEXY(フレキシー) を中心に複数のフリーランスエージェントに登録することをおすすめします。

※必ずしも本求人があると保証するものではありません

データ分析のリモートワークで成功するためのポイント
  • 自己管理能力を高める
  • コミュニケーションツールを効果的に活用する
  • 定期的な進捗報告を心がける
  • 作業環境を整える
  • 健康管理に気を配る
データ分析のリモートワークに関するよくある質問

Q: リモートワークでも十分なコミュニケーションは取れますか?

A: Slack、Zoom、Teamsなどのツールを活用することで、オンサイトと変わらないコミュニケーションが可能です。定期的なミーティングや進捗報告を行うことで、チームとの連携を維持できます。

Q: リモートワークで必要な環境は?

A: 安定したインターネット接続、作業に適したPC、静かな作業スペースが基本です。VPN接続やセキュリティ対策も重要になります。

Q: リモートワークでも単価は変わりませんか?

A: 基本的にはスキルと経験に応じた単価設定となり、リモートワークだからといって大きく変わることはありません。むしろ地方在住でも都市部の高単価案件に参画できるメリットがあります。

データ分析とは?特徴について

データ分析は、ビジネスや研究など様々な分野で重要な役割を果たすスキルであり、大量のデータから有用な情報を抽出し、意思決定を支援することを目的としています。このスキルは、データの収集、クリーニング、加工、解析、可視化といった一連のプロセスを含みます。データ分析では、統計学や数学の知識が求められることが多く、また、PythonやRなどのプログラミング言語を使用してデータを処理する技術も必要です。データ分析のプロセスは、まず、ビジネスや研究の目的に応じて適切なデータを収集することから始まります。次に、データの品質を確保するために、欠損値や異常値の処理を行います。続いて、データの構造を理解し、適切な解析手法を選択してデータを分析します。この段階では、機械学習アルゴリズムを用いることもあります。最後に、分析結果をわかりやすく伝えるためにデータを視覚化し、レポートやプレゼンテーションとしてまとめます。これにより、意思決定者がデータに基づいた判断を行えるようになります。データ分析は、競争力の向上や新たなビジネスチャンスの発見、効率的な業務運営の支援など、多岐にわたるメリットをもたらします。

データ分析に求められるスキル・経験

データ分析に必要なスキルは多岐にわたります。まず、統計学の理解は不可欠です。これはデータの傾向やパターンを正確に解釈し、仮説を検証するための基盤を提供します。次に、プログラミングスキルが重要です。特に、PythonやRのようなデータ処理に特化した言語は、データのクレンジング、操作、視覚化に役立ちます。さらに、データベースの知識も求められます。SQLを使用してデータを抽出したり、データベース管理システム(DBMS)を利用して大規模なデータセットを扱う能力は、分析作業を効率化します。また、問題解決能力とクリティカルシンキングは、データから洞察を得る際に不可欠です。これには、データの背後にあるビジネス問題を理解し、それに基づいて適切な分析手法を選択する能力が含まれます。最後に、データの視覚化スキルも重要であり、これにより複雑なデータを理解しやすい形で提示することができます。このため、TableauやPower BIなどのツールを使いこなす能力が求められます。これらのスキルを組み合わせることで、データ分析のプロフェッショナルはデータから価値あるインサイトを引き出すことが可能になります。

データ分析のスキルを高めるための勉強方法

データ分析のスキルを学ぶためには、まず基本的な統計学や数学の概念を理解することが重要です。これには、平均、中央値、標準偏差などの基本的な統計量の理解が含まれます。その後、データ分析に頻繁に使用されるプログラミング言語であるPythonやRを学ぶことをお勧めします。これらの言語は、多くのデータ分析ツールやライブラリ(例えば、PandasやNumPy、ggplot2など)と連携しており、データの操作や視覚化を容易にします。また、データベース管理システム(DBMS)の知識も重要で、SQLを使用してデータの抽出や操作を行うスキルが求められます。実践的なプロジェクトを通じて、これらのスキルを磨くことが効果的です。例えば、公開されているデータセットを用いて分析を行い、結果をブログやオンラインポートフォリオで共有することが良い練習になります。さらに、オンラインコースやワークショップに参加することで、最新の技術や手法を学び続けることも重要です。最後に、データ分析の分野は常に進化しているため、業界の動向や新しいツールに関する情報を常に追い続けることが成功の鍵となります。

データ分析に必要な資格

データ分析のスキルを習得するためには、いくつかの資格が役立ちます。まず、基本的な資格としては、Microsoftが提供する「Microsoft Certified: Data Analyst Associate」があり、これはPower BIを使用したデータの可視化や分析に特化しています。この資格は、ビジネス要件を分析し、データモデルを構築し、レポートを作成し、データを視覚化する能力を証明します。また、Googleが提供する「Google Data Analytics Professional Certificate」は、データの収集、整理、分析、可視化の基本を学べるオンラインコースで、大規模なデータセットを扱うためのスキルを提供します。さらに、より高度な資格としては、「Certified Analytics Professional (CAP)」があります。CAPは、データ分析の全体的なプロセスを理解し、ビジネスにおけるデータ駆動型の意思決定を実現する能力を証明します。これらの資格は、データ分析の実践的な能力を向上させ、キャリアの幅を広げるのに効果的です。特に、データの解釈や洞察を得るためのスキルを磨く場として、これらの資格取得は有意義です。

データ分析案件に未経験からでも応募する方法

データ分析のスキルを持たない未経験者が応募することは可能です。多くの企業は、データ分析の分野で意欲的で学習意欲の高い人材を歓迎しています。まず、データ分析の基礎をオンラインコースや書籍を通じて学び始めることをお勧めします。PythonやRのようなプログラミング言語、Excel、SQL、そしてデータビジュアライゼーションツールの基礎知識を得ると良いでしょう。また、データ分析に関連するプロジェクトを自主的に行い、ポートフォリオを作成することで、実践的なスキルを示すことができます。さらに、ネットワーキングイベントやオンラインフォーラムで業界の専門家と交流し、フィードバックを求めることも有用です。就職活動においては、未経験であることを正直に伝えつつも、学んだスキルや自己学習の努力を強調しましょう。また、インターンシップやジュニアポジションを検討することも、未経験者にとっては良いスタートとなります。重要なのは、成長意欲と学び続ける姿勢を示すことです。

データ分析の将来性やキャリア

データ分析のスキルは、今日のデジタル時代において非常に重要な役割を果たしています。ビッグデータの普及により、企業はデータを活用して競争優位性を得ることが求められています。このため、データ分析のスキルを持つプロフェッショナルは、さまざまな業界で高い需要があります。特に、金融、ヘルスケア、マーケティング、テクノロジーといった分野では、データ分析に基づく意思決定が急速に進んでいます。将来的には、AIや機械学習と組み合わせた高度なデータ分析がさらに重要性を増し、データサイエンスのスキルを持つ人材が求められるでしょう。データ分析のキャリアパスも多岐にわたります。データアナリストやデータサイエンティストとしてのキャリアはもちろん、ビジネスインテリジェンスアナリストやデータエンジニア、さらにはデータ戦略を担当する職種など、豊富な選択肢があります。また、技術的スキルだけでなく、ビジネスの理解やコミュニケーション能力も重要であり、これらを磨くことでキャリアの可能性はさらに広がります。総じて、データ分析のスキルは今後も多くの業界で革新をもたらし、キャリアの安定性と成長の機会を提供する分野であると言えるでしょう。

データ分析のよくある質問

Q. データ分析案件や求人では、どの程度の経験が必要ですか?
A. データ分析の案件や求人では、必要な経験はポジションや業界によって異なります。エントリーレベルのポジションであれば、基本的な統計知識や、Excel、Python、Rなどのツールを使ったデータ分析の基礎的なスキルが求められることが一般的です。中級以上のポジションでは、数年の実務経験や、特定の分析ツールや技術(例えば、SQL、機械学習、データビジュアライゼーションツール)に精通していることが求められることが多いです。経験が豊富であれば、プロジェクトのリーダーシップや、データ戦略の策定に関与することも期待されます。

Q. データ分析案件や求人では、どの程度の製品やサービスの知識が必要ですか?
A. データ分析の仕事において、特定の製品やサービスに関する知識は、業界や企業によって求められるレベルが異なります。例えば、金融業界のデータ分析では、金融商品の知識が役立ちますし、ヘルスケア業界では医療データに関する理解が重要です。一般的には、データ分析のスキルがあれば、業務を通じて製品やサービスの知識を習得することが期待される場合もあります。特定の業界での経験がある場合、その知識を活かして分析をより効果的に行うことができるでしょう。

Q. データ分析案件や求人では、どの程度のビジネスマナーやコミュニケーション能力が必要ですか?
A. データ分析の仕事では、ビジネスマナーやコミュニケーション能力が非常に重要です。分析結果を分かりやすく説明する能力や、チームメンバーや他の部署との円滑なコミュニケーション能力が求められます。また、クライアントや上司に対する報告や提案を行う際には、専門的な内容を非専門家にも理解できるように伝えるスキルが必要です。さらに、プロジェクトの進行に応じてステークホルダーと効果的に連携し、要件を満たすためのビジネスマナーを備えていることが求められます。

Q. データ分析案件や求人では、どの程度の月収や待遇がありますか?
A. データ分析の職種における月収や待遇は、経験、スキル、業界、地域などによって大きく異なります。エントリーレベルのポジションでは、一般的に他の職種と比べて初任給が高めであり、経験を積むことで昇給の可能性も高まります。中級以上のポジションや特定の専門スキルを持つ場合、さらに高い給与が期待できます。待遇に関しては、福利厚生やボーナス、勤務時間の柔軟性などが企業によって異なりますが、データ分析のスキルがますます需要を増しているため、良好な待遇条件が提示されることが多いです。